近年來,生物特征識別技術由于其高可靠性和高有效性在用戶身份認證領域受到了廣泛關注。作為生物行為特征的一種,在線手寫簽名具有不易遺忘、采集方便且容易被人們接受等特點,在無紙化辦公和電子商務等領域具有廣闊的應用前景。但是由于手寫簽名的不穩(wěn)定性,用戶真實簽名之間存在較大的類內差異,而真實簽名和偽造簽名之間的類間差異相對較小,使得在線手寫簽名認證研究具有一定的挑戰(zhàn)性。本文以此為背景對在線手寫簽名認證算法進行了相關研究。本文的主要工作如下:1.簽名預處理算法。針對簽名數據中的噪聲和每次收集到的簽名在角度、尺寸和位置上的差異,首先對簽名進行了預處理。預處理算法包括簽名去噪和簽名歸一化兩步。2.基于形狀特征的簽名認證算法。提出利用形狀上下文提取簽名的整體形狀特征,兩個簽名形狀的形狀上下文匹配之后,將得到的形狀距離用于認證簽名真?zhèn)��；谛螤钐卣鞯暮灻J證算法描述了簽名的整體形狀特征,從而可以快速地認證隨機偽造簽名。3.基于函數特征的簽名認證算法。提取了 20種函數特征,采用形狀上下文-動態(tài)時間規(guī)劃算法對兩個簽名的任一對函數特征進行了匹配,匹配結果送入基于區(qū)間值的符號表示分類器中進行簽名認證�；诤瘮堤�... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２簽名數據采集

引言??戳、壓力等。采集到的信息被描述為一組時間序列信號存在數據庫中。不同的采??集設備采集到的簽名數據種類也不相同。簽名采集方式和數據存儲形式如圖１－２??所示，ａ）為使用手寫板進行在線簽名采集，ｂ）為采集到的簽名數據，第一行為??采樣點數量，之后的每行都為某一時間對應的采樣點信息。??ＨＢＦ?８４?｜??Ｐｌ｜＾?／?２９３３?ＳｅＴＢ?３１２ＴＳ７７５?０?１５５Ｄ?７１０?４３９?！??２９５３?Ｓ６７８?３１２Ｔ５７ＳＳ?１?１４３０?？？０?４２０??｜ｒ?廣＇?Ｓｉ?３００１?５８５１?３１２７５７９５?１?１３５０?８３０?４３３??／?Ｘ＃?？１１４?６１３９?３１２７５８０５?１?２３５０?Ｓ００?４２２??５３?１３２１？?６１９Ｓ?３１２ＴＳ８１５?１?１３Ｓ０?ＢＯＯ?４１Ｓ?：??３３２９?６２１３?３１２ＴＳ８２５?１?１３５０?８００?４２３?：??＂?３４４？?６１９９?３１２７５８３Ｓ?１?１３Ｓ０?８００?４３９??＾?＾?３Ｂ４２?８１７６?３１２７５３＾５?１?１３５０?８００?４９１?！??ｖ＇?Ｊ?３６１？?６１２４?３１２７Ｓ８５Ｓ?１?１３Ｓ０?８００?５６１?；??３６７８?６０Ｓ３?３１２？Ｓ８６５?１?１３Ｓ０?８００?６１３?ｉ??ＨＫ?３７３３?５８Ｓ０?３１２ＴＳＳ７５?１?１３５０?８００?６３３??Ｉ３ＴＴ２?５Ｓ４？?３１２ＴＳＳ８￥?１?１３Ｓ０?８００?６Ｓ０?１??ａ）?ｂ）??圖１－２簽名數據采集。ａ）簽名采集設備ｂ）采集的簽名數據??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ?ｄａｔａ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ

北京交通大學碩士學位論文?引言??ＷＡＣＯＭ?Ｉｎｔｕｏｓ手寫板采集。每個簽名都以時間序列的形式存儲在＊．ＴＸＴ文件中，??每行對應一個采樣點的信息，包括ｘ坐標、坐標、時間戳、手寫筆狀態(tài)（０為抬??筆，１為落下）、手寫筆繞手寫板垂直方向的夾角（水平夾角）、手寫筆與手寫板垂??直方向的夾角（垂直夾角）和壓力７維信息［５１］。以ｘ和ｙ分別為橫縱坐標描點連??線可以得到簽名輪廓。時間戳和手寫筆狀態(tài)信息為離散值，不使用曲線進行表示。??簽名和各信息曲線如圖１－４所示。??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于趨勢轉折點的時間序列分段線性表示[J]. 廖俊,于雷,羅寰,穆中林.  計算機工程與應用. 2010(30)
[2]聯(lián)機手寫簽名中加權DTW方法的研究[J]. 劉蕾,段會川.  計算機工程與應用. 2010(11)

博士論文
[1]基于力信息的在線簽名認證研究[D]. 孟明.中國科學技術大學 2006

碩士論文
[1]基于形狀上下文的離線簽名鑒別[D]. 劉利利.河北大學 2016
[2]基于多級DTW匹配的聯(lián)機手寫簽名鑒別研究[D]. 謝文修.南昌大學 2013
[3]基于SVM的在線手寫簽名認證研究[D]. 王容霞.武漢理工大學 2013
[4]基于HMM-SVM混合模型的在線手寫簽名認證[D]. 尤慶成.中國科學技術大學 2010
[5]基于一對一神經網絡的離線簽名認證方法[D]. 曾曉云.東北師范大學 2007



本文編號：3362362